我有一个数据框，我从一列分成两列，就像这样。
df_all_files = pd.DataFrame(df_all_files.string.str.split('.',1).tolist(), columns = ['string','the_date'])
这给了我一堆文件扩展名和一堆日期，所有这些都放在同一列中。我想强制将可能是日期的任何内容强制转换为实际日期，并删除不是日期的任何内容。那可行吗？
这是我所拥有的东西之前的样本。
string the_date
-rw-r--r-- 64 30067 10224 616 Nov 01 17:46 ASEJPN_ModelHolidays 20181101
-rw-r--r-- 64 30067 10224 616 Dec 03 19:23 ASEJPN_ModelHolidays 20181201
-rw-r--r-- 74 30067 10224 4938 Oct 04 03:28 AS1181003 RATE
这就是我想要的样子。
string the_date
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-rw-r--r-- 64 30067 10224 616 Dec 03 19:23 ASEJPN_ModelHolidays 20181201
-rw-r--r-- 74 30067 10224 4938 Oct 04 03:28 AS1181003 181003
现在，我正在运行此单行代码。
df_all_files['the_date'] = df_all_files['the_date'].dt.date
我收到此错误。
AttributeError: Can only use .dt accessor with datetimelike values
我也尝试过。
df_all_files['the_date'] = df_all_files['string'].astype('datetime64[ns]')
一旦遇到非日期，就会给我这个错误。
ValueError: ('Unknown string format:', 'ach1')
使用pd.to_datetime您的系列转换成datetime第一，使用errors='coerce'，以确保不可兑换值被替换NaN：
df_all_files['the_date'] = pd.to_datetime(df_all_files['the_date'], errors='coerce').dt.date
但是，强烈建议您避免转换为，dt.date因为这会将您的系列转换为objectdtypedatetime.date对象系列，而不是高效的Pandas datetime系列。
这里是4个示例，这些示例是将Pythondatetime.date或datetime.datetime对象与Pandas一起使用引起的：
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